Extracción de características para la clasificación de fallas de bombas

Para entrenar un modelo de aprendizaje automático para detectar fallas en los datos operativos, necesitas extraer las mejores características para entrenar tu modelo.
En este ejemplo, aprenderás a explorar, extraer y clasificar de forma interactiva funciones de dominio de tiempo y frecuencia utilizando la aplicación Diagnostic Feature Designer. Luego, generarás una función de MATLAB, con la cual podrás regenerar estas características para datos nuevos y usarlas para entrenar un modelo de aprendizaje automático para identificar fallas en datos de bombas nuevas.
Tabla de contenido
Configuración 1. Cargar conjunto de datos guardados 2. Partición de datos para entrenamiento y pruebas Extraer características de forma interactiva usando Diagnostic Feature Designer App 3. Abre el Diagnostic Feature Designer 4. Cargar datos 5. Grafica los datos 6. Extraer funciones en el dominio del tiempo 7. Calcular el Espectro de Potencia 8. Extraer características en el dominio de frecuencia 9. Visualizar funciones 10. Clasificar características >>Punto de control<< 11. Exportar funciones principales 12. Generar una función para recalcular características Entrenar un modelo de clasificación para identificar fallas 13. Volver a calcular características a partir de funciones generadas 14. Entrena modelos de clasificación 15. Compara el rendimiento del modelo [Opcional] Entrena modelos de clasificación usando la aplicación Classification Learner

Configuración

1. Cargar conjunto de datos guardados

Usando este ejemplo ( nPerGroup=30), generamos datos sintéticos de flujo y presión para una bomba triplex en estados normales o defectuosos. Hay 3 tipos de fallas posibles: fugas del sello, entrada bloqueada y rodamiento desgastado. La combinación de cero, una o múltiples fallas juntas da 8 posibles combinaciones de códigos de falla, desde 000 (sin falla), 001,... a 111 (cuando todas las fallas están presentes).
El archivo MAT pumpDataComplete contiene datos preprocesados, remuestreados uniformemente con los transitorios iniciales eliminados. Carga este archivo para comenzar
clc
load pumpDataComplete.mat

2. Partición de datos para entrenamiento y pruebas

Reservaremos el 10% de los datos para probar el modelo predictivo, usando la función cvpartition. Esto ayuda a evitar el sobreajuste al probar nuestro modelo entrenado con datos nuevos.
rng("default") % Para reproducibilidad
holdOutTestData = 0.1;
 
c = cvpartition(pumpDataInMemory.faultCode,'HoldOut',holdOutTestData);
trainData = pumpDataInMemory(training(c),:);
testData = pumpDataInMemory(test(c),:);

Extraer características de forma interactiva usando Diagnostic Feature Designer App

Nota: Una vez que abras Diagnostic Feature Designer en MATLAB Online, puede resultar engorroso hacer clic de ida y vuelta entre la aplicación y este script. Considera usar la versión HTML de este script en otra ventana del navegador para seguir los pasos.
La aplicación Diagnostic Feature Designer te permite extraer, visualizar y clasificar de forma interactiva una variedad de características a partir de datos medidos o simulados.

3. Abre el Diagnostic Feature Designer

Comienza abriendo la aplicación Diagnostic Feature Designer desde la pestaña APPS en la barra de herramientas, o ejecutando el comando diagnosticFeatureDesigner en el script.
Puedes copiar y pegar el código mostrado abajo si prefieres abrir el app de esa manera
diagnosticFeatureDesigner
%Puedes copiar el código aquí

4. Cargar datos

Una vez abierta la app, inicia una New Session y selecciona los datos de entrenamiento del espacio de trabajo (trainData):
Los datos se cargan como múltiples conjuntos de datos que estaban en una sola variable.
Luego podrás revisar las distintas señales que estás importando y asignarle un nombre al conjunto. Asegúrate de que la variable faultCode sea una Variable de condición (Condition Variable). Las variables de condición indican la condición de la máquina y la aplicación las utiliza para agrupar y clasificar. Haz clic en Import cuando hayas terminado.

5. Grafica los datos

Una vez que hayas importado el conjunto de datos correctamente, puedes utilizar una gráfica de seguimiento de señales para visualizar las señales de flujo y presión. Selecciona los datos que deseas visualizar (por ejemplo, flow) y haz clic en Signal Trace.
Consejo: Puedes realizar una selección múltiple de flujo y presión manteniendo presionada la tecla CTRL.
Haz esto tanto para los datos flow como para los datos pressure. Es posible que desees organizar las pestañas (arrastrando y soltando) para ver las señales una al lado de la otra:
Ahora puedes agrupar las señales por cada código de falla. Para ello, ve a la pestaña SIGNAL TRACE y agrupa las señales por la variable de condición, usando la Opción Group By y seleccionando faultCode:
El gráfico resultante luego resaltará los datos correspondientes a diferentes fallas en diferentes colores. Puedes utilizar este gráfico para determinar rápidamente si existen diferencias claras entre los diferentes tipos de fallas.
Intenta hacer zoom arrastrando los bordes del panel debajo del gráfico. ¡Es difícil notar a simple vista la diferencia en cada código de falla! Es por eso que necesitamos extraer funciones que puedan separar mejor nuestros datos entre los diferentes códigos de falla.

6. Extraer funciones en el dominio del tiempo

Hay muchos tipos de funciones que se pueden explorar en esta app. Comienza extrayendo algunas características simples en el dominio del tiempo utilizando la señal completa, como el valor medio, la desviación estándar, etc.
En la pestaña FEATURE DESIGNER, abre el cuadro de diálogo Time-Domain Features y selecciona Signal Features para los datos flow:
Revisa las características que se extraerán y presiona Apply:
Las características estadísticas, impulsivas y armónicas se han calculado y ahora aparecerán en la Tabla de características (Feature Table) en el panel Variables:
Una vez que hayas extraído características en el dominio del tiempo de la señal flow, repite el mismo proceso para extraer características en el dominio del tiempo de la señal pressure.
Una vez que hayas extraído las características en el dominio del tiempo de las señales flow y pressure, revisa las características calculadas en el dominio del tiempo mirando el histograma (Histogram), la vista de tabla de características (Feature Table View) o el seguimiento de características (Feature Trace) en la sección PLOT

7. Calcular el Espectro de Potencia

Ahora has extraído algunas características en el dominio del tiempo para las señales flow y pressure.
Pero intenta ampliar uno de los gráficos de seguimiento de señales utilizando el control panorámico en la parte inferior; parece haber algún comportamiento periódico. Por lo tanto, podría resultar útil observar también las características en el dominio de la frecuencia.
Para estimar las características en el dominio de la frecuencia, primero necesitarás extraer un espectro de potencia de cada señal. Existen varios métodos que puede utilizar para calcular el espectro de potencia. En este caso, calcularemos un modelo autorregresivo utilizando un orden de modelo de 20. Esto ajusta un modelo autorregresivo del orden prescrito a los datos y luego calcula el espectro de ese modelo estimado. Esto reduce cualquier sobreajuste de la señal de datos sin procesar.
Selecciona la señal flow y dentro de la sección Power Spectrum abre el menú desplegable Spectral Estimation y selecciona Autoregressive Model
Esto calcula el espectro para cada una de las 216 señales de flujo en el conjunto de entrenamiento.
En la pestaña POWER SPECTRUM, agrupa los datos espectrales por faultCode y elige la opción linear para la escala X.
Puedes ver que los máximos espectrales se distinguen claramente. Esto es lo que queremos ver.
Repite este proceso para la señal pressure.

8. Extraer características en el dominio de frecuencia

Una vez que tengas los espectros autorregresivos para las señales de presión y flujo, puedes calcular características espectrales como máximos espectrales, coeficientes modales y potencia de banda.
Para ello, haz clic en la opción Frequency-Domain Features y luego selecciona Spectral Features.
Extrae estas características en una banda más pequeña de frecuencias entre 23-250 Hz ya que los máximos después de 250 Hz son más pequeños. Es más difícil distinguir los máximos en frecuencias más altas. Ten en cuenta que estás extrayendo 5 máximos espectrales para cada señal.
Por ahora, desmarca la casilla de verificación Plot results. Graficarás los resultados más adelante para ver si estas características ayudan a distinguir diferentes condiciones de falla.
Repite este proceso para la señal pressure.

9. Visualizar funciones

Todas las funciones que has extraído se han recopilado en una tabla que se muestra en el navegador de Feature Tables.
Para ver las características, selecciona la tabla FeatureTable1 y haz clic en Feature Table View de la galería PLOT:
Cada fila corresponde a un conjunto de datos particular del conjunto, y los valores de las columnas para esa fila representan los diferentes valores de las características para ese conjunto de datos en particular. A medida que calculabas más funciones, se agregaban más columnas a la tabla.
Cuando se ve como un histograma (galería PLOT > Histograma), puedes ver las distribuciones de los valores de las características para diferentes valores de variables de condición, es decir, tipos de fallas.
Los gráficos de histograma agrupados por código de falla pueden ayudar a determinar si ciertas características son fuertes diferenciadores entre tipos de fallas. Si son fuertes diferenciadores, sus distribuciones serán más distantes entre sí. Para la bomba triplex, las distribuciones de características tienden a superponerse bastante. La siguiente sección analiza el uso de la clasificación automatizada para encontrar qué funciones son más útiles para la predicción de fallas.

10. Clasificar características

Ahora que has extraído muchas características, ¿cómo sabes cuáles serán las mejores candidatas para entrenar un modelo de aprendizaje automático preciso? En el Diagnostic Feature Designer, puedes clasificar las funciones para determinar la probabilidad de que tengan un buen poder predictivo.
Abre el cuadro de diálogo Rank Features desde la sección FEATURE GENERATION como se muestra a continuación y selecciona la tabla de funciones actual (FeatureTable1 ) que has creado.
Esto recopila todos los datos de las características y los clasifica según una métrica como ANOVA. Luego, las características se enumeran en términos de importancia según el valor de la métrica.
En este caso, puedes ver que el valor RMS para la señal de flujo y los valores RMS y medios para la señal de presión son las características que distinguen con mayor fuerza los diferentes tipos de fallas entre sí.

>>Punto de control<<

Si deseas ponerte al día con este punto, puedes ejecutar:
diagnosticFeatureDesigner("DFD_App_SessionData.mat")
% PEGA EL CÓDIGO AQUÍ

11. Exportar funciones principales

Una vez que hayas clasificado las características (Features) en términos de de importancia, el siguiente paso es exportar las mejores para que puedas entrenar un modelo de clasificación basado en estas características.
En la pestaña FEATURE RANKING, haz clic en el menú desplegable Export y elige Export features to the MATLAB workspace.
Elige las 20 características principales y haz clic en Export:
Luego, las características se envían a MATLAB espacio de trabajo en forma de tabla denominada FeatureTable1.
MATLAB icon Nota : También puedes exportar las funciones a la app Classification Learner, lo que le permite continuar con el flujo de trabajo interactivo para crear un modelo de aprendizaje automático y diseñar un clasificador para identificar diferentes fallas. Sin embargo, utilizaremos un enfoque programático en el resto de este ejercicio. Si hay tiempo al final del ejercicio, puedes intentarlo en la última sección (opcional).

12. Generar una función para recalcular características

A menudo, querrás utilizar los mismos cálculos de extracción de características en datos nuevos. Para rehacer todo el trabajo que acabas de hacer de forma interactiva en la aplicación, puedes generar una función de MATLAB para volver a calcular estas características. La app genera código que reproduce tanto el procesamiento de datos preliminares, como la extracción de características y la clasificación.
En la pestaña FEATURE RANKING selecciona la opción Export y selecciona Generate Function for Features:
Elige 20 como el número de funciones principales que se utilizarán en la función generada:
Guarda la función generada en tu carpeta actual.

Entrenar un modelo de clasificación para identificar fallas

13. Volver a calcular características a partir de funciones generadas

Ya exportamos una función, diagnosticFeatures, que volverá a calcular todas las características que generamos anteriormente en la app Diagnostic Feature Designer. Esto nos permite utilizar la función en conjuntos de datos nuevos o más grandes, o en datos adquiridos de bombas nuevas.
Calcula las características usando la función MATLAB generada llamada diagosticFeatures y trainData como entrada.
trainFeatures = diagnosticFeatures(trainData)
A continuación, haz lo mismo para calcular características a partir de los datos de prueba (testData):
testFeatures = diagnosticFeatures(testData)

14. Entrena modelos de clasificación

Ahora podemos entrenar una variedad de clasificadores en estas características para ver cuál predice con mayor precisión los códigos de falla de la bomba. Primero, entrena tres tipos de modelos en las características de entrenamiento:
mdlTree = fitctree(trainFeatures, "faultCode");
mdlSVM = fitcecoc(trainFeatures, "faultCode");
mdlKNN = fitcknn(trainFeatures, "faultCode");

15. Compara el rendimiento del modelo

Para evitar sobreajustar nuestros datos de entrenamiento, debemos probar el rendimiento del modelo en datos en los que no fue entrenado: nuestras características de prueba testFeatures
Elige un modelo entrenado y utiliza la matriz de confusión para analizar los resultados.
mdl = mdlKNN
predictTest = predict(mdl, testFeatures);
testGroundTruth = testFeatures.faultCode;
figure;
confusionchart(testGroundTruth, predictTest)
l = loss(mdl, testFeatures, 'faultCode')

[Opcional] Entrena modelos de clasificación usando la aplicación Classification Learner

En lugar de entrenar modelos mediante programación, también puede entrenar interactivamente una variedad de modelos de clasificación usando la app Classification Learner.
Para hacerlo, puedes exportar las funciones directamente desde la app Diagnostic Feature Designer a la app Classification Learner, seleccionando Export y luego Export features to the Classification Learner.
Elige las 20 funciones principales que se exportarán a la aplicación Classification Learner y haz clic en Export:
Una vez exportadas las funciones, puedes iniciar una nueva sesión a partir de las funciones obtenidas. Elige Resubstitution Validation como esquema de validación. Ten en cuenta que esto no proporciona protección contra el sobreajuste. Más adelante podrás probar los modelos entrenados con el conjunto de datos de prueba.
En este punto, puedes entrenar varios modelos de aprendizaje automático del catálogo MODELS:
Selecciona y entrena (botón Train) algunos modelos de aprendizaje automático:
Ten en cuenta que la precisión del modelo es muy alta para los Boosted Trees y otros métodos. Es probable que esto se deba a un sobreajuste debido a la falta de un conjunto de datos de validación. Esto se hizo porque nuestro conjunto de datos era muy pequeño.
En este punto, puedes utilizar un nuevo conjunto de datos para evaluar el rendimiento de los modelos frente a datos no vistos:
Proporciona las características de prueba calculadas (testFeatures):
Prueba todos los modelos entrenados:
Verifica qué modelo proporciona la mayor precisión frente a los datos de prueba:
Para concluir, puedes exportar el modelo entrenado o generar una función para volver a entrenar el modelo:
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